OpenCv轮廓高级应用（轮廓匹配，几何直方图） 最近再次用到了opencv轮廓，在这里结合作者冰山一角的博客（）以及自己的体会在此稍加说明。其程序主要参见冰山一角的Blog，遗憾的是代码是OpenCV1.0写的，等有时间再用2.4.2改写一篇。 对于轮廓的相关数据结构表示和几本操作（查找轮廓，画轮廓），可
针对物体轮廓，opencv还提供了一些相关的函数，来处理轮廓查找，绘制，拟合，以及计算轮廓周长和面积等，详细介绍如下：1. 寻找和绘制轮廓
opencv的findContours()能寻找图片中的轮廓，实现的是下面论文的算法：
Satoshi Suzuki and others. Topological structural analysis of digitized binary images
针对物体轮廓，opencv还提供了一些相关的函数，来处理轮廓查找，绘制，拟合，以及计算轮廓周长和面积等，详细介绍如下：1. 寻找和绘制轮廓 opencv的findContours()能寻找图片中的轮廓，实现的是下面论文的算法：Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 30(1):32–46, 1985. 函数对应的参数如下：c
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2023-07-23 22:36:05
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轮廓特征属性及应用(七)—位置关系及轮廓匹配1.计算点与轮廓的距离及位置关系——pointPolygonTest()2.矩的计算——moments()3.形状匹配(比较两个形状或轮廓间的相似度)——matchShapes()先上ppt： 代码：1.计算点到轮廓的距离与位置关系 1. ///计算点到轮廓的距离与位置关系
2. #inclu
模板匹配轮廓发现及绘制轮廓凸包轮廓周围绘制矩形或圆形1.模板匹配归一化后的模板匹配算法：在API中对应模板匹配算法的定义：模板匹配算法API：具体实现：//模板匹配
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<math.h>
#include<iostream>
using namespace cv;
using namesp
目录一、前言二、轮廓检测与绘制函数解析三、fillContours+drawContours基本用法四、摄像头采集图像+边缘检测 一、前言在上一文中，绘制多边形最小外接矩形中用到了fillContours() 函数，它可以在二值图像中查找图像轮廓，本文结合fillContours和drawContours函数，讲解一下轮廓查找与绘制的过程。首先明确一下图像边缘并不代表图像轮廓，图像轮廓也不能全部
c++
#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;
/**
* 模板轮廓匹配定位
* @param src 原图像
* @param tpl 模板图像
* @param angle_range 角度范围
* @param scale_range 比例范围
* @return 匹配结果，包括匹配位置和匹配度
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2023-10-15 14:11:52
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一个跟轮廓相关的最常用到的功能是匹配两个轮廓.如果有两个轮廓,如何比较它们;或者如何比较一个轮廓和另一个抽象模板.矩比较两个轮廓最简洁的方式是比较他们的轮廓矩.这里先简短介绍一个矩的含义.简单的说,矩是通过对轮廓上所有点进行积分运算(或者认为是求和运算)而得到的一个粗略特征.通常,我们如下定义一个轮廓的(p,q)矩:在公式中p对应x纬度上的矩,q对应y维度上的矩,q对应y维度上的矩,阶数表示对应的
OpenCV图像的轮廓的匹配 一个跟轮廓相关的最常用到的功能是匹配两个轮廓.如果有两个轮廓,如何比较它们;或者如何比较一个轮廓和另一个抽象模板.矩 比较两个轮廓最简洁的方式是比较他们的轮廓矩.这里先简短介绍一个矩的含义.简单的说,矩是通过对轮廓上所有点进行积分运算(或者认为是求和运算)而得到的一个粗略特征.通常,我们如下定义一个轮廓的(p,q)矩: 在公式中p对应x纬度上的矩,q对应y维度上
利用轮廓检测，可以检测出目标的边界，并在图像中方便地定位目标。它通常是许多有趣应用的第一步，如图像前景提取，简单的图像分割，检测和识别。因此，让我们学习使用OpenCV的轮廓和轮廓检测，并自己看看如何使用它们来构建各种应用程序。1.轮廓在计算机视觉中的应用已经存使用轮廓进行运动检测或分割的应用程序。下面是一些例子:运动检测 ：在监控视频中，运动检测技术有许多应用，包括室内和室外的安全环境、交通控制
原创
2023-08-07 18:42:59
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轮廓提取findContours发现轮廓findContours(
InputOutputArray binImg, //输入8bit图像，0值像素值不变，非0的像素看成1；（变为二值图像）
OutputArrayOfArrays contours,//输出找到的轮廓对象
OutputArray, hierachy// 图像的拓扑结构
int mode, //轮廓返回的模式(RETR_TR
问： 边缘检测与轮廓检测有什么区别？边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。 这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。而轮廓提取的目的是提取出目标物体的轮廓，轮廓可能是边缘的一部分，轮廓检测会常常用到边缘检测算法。轮廓通常都闭
图像轮廓 文章目录图像轮廓1.图像轮廓绘制原理和流程2.contours和hierarchy含义2.1contours参数解析2.2 hierarchy参数解析(1) 结构剖析(2) 举例说明(3) 举例说明的原图2.3测试代码2.4测试结果展示3.函数原型3.1 findContours3.2 drawContours()4.使用方法5.参考文献 1.图像轮廓绘制原理和流程图像轮廓轮廓识别和绘制
在OpenCV中处理结构分析和形状描述（Structural Analysis and Shape Descriptors）,大部分跟contours相关。 轮廓线就是一条连接所有边界点的曲线，其实也就是两点相连构成的list。 （部分翻译的外文blog）“The contours are a useful tool for shape analysis and object detection
OpenCv轮廓高级应用（轮廓匹配，几何直方图） 最近再次用到了opencv轮廓，在这里结合作者冰山一角的博客（）以及自己的体会在此稍加说明。其程序主要参见冰山一角的Blog，遗憾的是代码是OpenCV1.0写的，等有时间再用2.4.2改写一篇。 1.轮廓的多边形逼近 轮廓的多边形
文章目录轮廓查找cv2.findContourscv2.drawContours示例对象测量cv2.contourAreacv2.arcLengthcv2.boundingRectcv2.moments示例 轮廓查找cv2.findContours在二值图像中查找轮廓findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]
写在前⾯模式识别领域有⼀个经典问题：边缘轮廓提取。轮廓提取是很多算法的基础，例如霍夫直线检测、霍夫圆检测、snake主动轮廓模型等。在轮廓提取后，为了加快算法的效率，通常会对轮廓进⾏过滤，去掉不需要的噪声轮廓，这⼀步往往使⽤的⽅法就是轮廓匹配。轮廓匹配算法的强⼤远远不⽌于此，在图像纹理信息较简单的情况下，可以使⽤轮廓匹配算法直接找到⽬标，进⾏精确的定位。如图，如何在右图中精准地找到左图的四⻆星？本
Learning Opencv 3 —— 十四章 轮廓匹配MomentsMoments 是一种轮廓、图像和点的高层次特征，计算方式如下其能够理解为对图像中每个像素点的加权和，如果 ，即 ，则每个像素点的权重都是 1。如果对于一幅二值图像（像素值不是 1 就是 0），那么 就是非零像素值的面积。如果一个轮廓，那么 就是轮廓的长度。同理，
各位同学好，今天和大家分享一下opencv中如何获取图像轮廓，以及对轮廓的一些其他操作。内容有：（1）轮廓检测：cv2.findContours()；（2）轮廓绘制：cv2.drawContours()；（3）轮廓近似：cv2.approxPolyDP()；（4）面积计算：cv2.contourArea()；（5）周长计算：cv2.arcLength()；（6）外接矩形：cv2.rectangle
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2023-11-02 09:29:49
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1 cv2.pointPolygonTest() 查找图像中的点与轮廓线之间的最短距离此函数查找图像中点与轮廓线之间的最短距离。当点在轮廓线外时，返回的距离为负，点在轮廓线内时返回的距离为正，点在轮廓线上返回的距离为零。函数原型： retval = cv2.pointPolygonTest(contour,point,measureDist)参数：contoure1：图像中的轮廓point: 图像
